RO128348A2 - Random generation of beacons for intelligent video analysis - Google Patents
Random generation of beacons for intelligent video analysis Download PDFInfo
- Publication number
- RO128348A2 RO128348A2 ROA201100956A RO201100956A RO128348A2 RO 128348 A2 RO128348 A2 RO 128348A2 RO A201100956 A ROA201100956 A RO A201100956A RO 201100956 A RO201100956 A RO 201100956A RO 128348 A2 RO128348 A2 RO 128348A2
- Authority
- RO
- Romania
- Prior art keywords
- probability density
- video
- video product
- product
- client
- Prior art date
Links
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 99
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 29
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 42
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 22
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 241000038859 Horia Species 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 235000015241 bacon Nutrition 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000011960 computer-aided design Methods 0.000 description 1
- 235000014510 cooky Nutrition 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
Abstract
Description
GENERAREA ALEATORIE A BEACONURILOR PENTRU ANALIZAALTERNATIVE GENERATION OF BEACONES FOR ANALYSIS
INTELIGENTĂ VIDEO de TUDOR SCURTU GEORGE HORIA GĂLĂTANU *INTELLIGENT VIDEO by TUDOR SHORT GEORGE HORIA GĂLĂTANU *
JAMES ANDESON MOORERJAMES ANDESON MOORER
OFICIUL OESTAT PENTRU iNVgfcJT·* Ș WWESTERN OFFICE FOR iNVgfcJT · * Ș W
Ceters dc de>·Ceters dc de> ·
NrÎMI?.NrÎMI ?.
| Dala d<pozK 3...·li.| Dala d <pozK 3 ... · li.
STADIUL TEHNICII MONDIALE ÎN DOMENIUL INVENȚIEI [0001] 1. Domeniul invenției [0002] Această aducere la cunoștință se referă la furnizarea de produs video. Mai precis, aducerea la cunoștință se referă la analiza inteligentă video a furnizării de produs video.BACKGROUND OF THE WORLD TECHNIQUE IN THE FIELD OF THE INVENTION 1. Field of the Invention This disclosure relates to the provision of a video product. More specifically, the disclosure refers to the intelligent video analysis of the supply of video product.
[0003] 2. Stadiul general al tehnicii mondiale din domeniul invenției [0004] Măsurarea precisă a consumului de produs video este o parte integrală a afacerii cu produs video on line. De exemplu, măsurarea consumului de produs video permite editorilor să regleze fin conținutul lor și să optimizeze difuzarea reclamelor. Rapoartele despre gradul de vizualizare a produsului video online îi ajută pe editori să înțeleagă ce îi interesează pe utilizatori să vadă în orice moment dat funcție de localizarea lor geografică. Această informație este utilizată pentru a-i ajuta să determine punctele ideale din conținutul video în care să introducă reclamele și de asemenea să determine reclamele pe care utilizatorii le preferă și cele pe care ei le evită. în particular, multe produse video au diverse puncte de renunțare la care utilizatorii termină un produs video. De exemplu, o emisiune cu popularitate poate să aibă un punct obișnuit de renunțare la sfârșitul emisiunii dat fiind faptul că mulți privitori vor urmări întreaga emisiune, dar pot alege să renunțe atunci când sunt prezentate detaliile explicite. Ca un alt exemplu, un produs video poate avea un punct de renunțare de un anumit tip de scenă cum ar fi scena după o porțiune de acțiune din produsul video punct în care unii dintre utilizatori pot să oprească produsul video.2. General state of the art in the field of the invention The precise measurement of video product consumption is an integral part of the online video product business. For example, measuring video product consumption allows publishers to fine-tune their content and optimize ad serving. The reports on the degree of visualization of the online video product help publishers to understand what interests the users to see at any given moment depending on their geographical location. This information is used to help them determine the ideal points in the video content in which to enter the ads and also determine the ads that users prefer and those they avoid. In particular, many video products have various drop-off points at which users end a video product. For example, a show with popularity may have a common drop-off point at the end of the show given that many viewers will watch the entire show, but may choose to give up when the explicit details are presented. As another example, a video product may have a drop-off point for a particular type of scene such as the scene after an action portion of the video product at which point some users may stop the video product.
i>2C' ί-0 0 9 5 6 -. i> 2C 'ί-0 0 9 5 6 -.
I 1 -09- 2011 [0005] Măsurarea momentului în care un utilizator începe să urmărească un produs video poate să fie realizată prin furnizarea unei notificări unui server analitic la începutul unui produs video. Totuși, măsurarea momentului în care un utilizator oprește urmărirea unui produs video este dificilă. Această dificultate apare de la utilizatorii care în mod obișnuit închid un tab de browser pentru a opri urmărirea unui produs video. O oprire atât de abruptă are ca rezultat faptul că nici un apel de funcționare nu este făcut către serverul analitic din cauza faptului că sarcina playerului care ar fi trimis notificarea către serverul analitic a fost oprită. Dat fiind faptul că playerul produsului video însuși trebuie să fie modular, auto-conținut și ușor de găzduit pe diferite site-uri de web, nu există practic nicio cale pentru a întări mecanismele de nivel de pagină de web care ar notifica oprirea produsului video.I 1 -09- 2011 Measuring the time when a user starts to watch a video product can be done by providing a notification to an analytical server at the beginning of a video product. However, measuring when a user stops watching a video product is difficult. This difficulty arises from users who typically close a browser tab to stop watching a video product. Such a sudden shutdown results in the fact that no operating call is made to the analytics server because the task of the player sending the notification to the analytics server has been stopped. Given that the video product player itself has to be modular, self-contained and easily hosted on different web sites, there is virtually no way to strengthen the webpage level mechanisms that would notify the shutdown of the video product.
[0006] Abordările curente au încercat să plaseze codul într-un player de produs video care comunică frecvent cu serverul analitic la intervale de timp fixe regulate predeterminate, de exemplu, intervale de timp de două secunde, pentru a indica dacă un utilizator urmărește încă un produs video. Pentru a obține un nivel acceptabil de precizie, astfel de comunicări trebuie să aibă loc la fiecare câteva secunde. Cu toate acestea, astfel de abordări sunt prea mari consumatoare de resurse dat fiind faptul că milioane de oameni pot să urmărească un produs video în același timp. Ca rezultat, serverul analitic poate să primească câteva milioane de răspunsuri la fiecare câteva secunde. Costurile de operare și de întreținere ale unor astfel de configurații sunt ridicate dată fiind încărcarea plasată pe serverul analitic în astfel de condiții. De asemenea, furnizorii de conținut care pun la dispoziție soluțiile de analiză inteligentă care să poată să manevreze astfel de sarcini trebuie să aloce în mod obișnuit mari cantități de resurse și să taxeze clienții cu costuri ridicate. în consecință, având în vedere marele număr de vizionări pe care le concentrează produsele video publicate prin intermediul internetului, astfel de abordări generează o cantitate nefezabilă de apeluri de rețea către serverul centralizator, ceea ce incumbă costuri ridicate pentru gazde. Date fiind aceste condiții, notificările sunt trimise în mod obișnuit la intervale regulate proporționale cu lungimea produsului video, ceea ce are ca rezultat o înregistrare imprecisă care nu este foarte folositoare pentru editori. Raportările mai precise pot să fie asigurate la comandă, dar costurile logistice și tehnologice ridicate se răsfrând asupra clientului.Current approaches have attempted to place the code in a video product player that frequently communicates with the analytical server at predetermined regular fixed time intervals, for example, two second time intervals, to indicate whether a user is still following a video product. To achieve an acceptable level of accuracy, such communications must take place every few seconds. However, such approaches are too resource-consuming given that millions of people can watch a video product at the same time. As a result, the analytical server can receive several million responses every few seconds. The operating and maintenance costs of such configurations are high given the load placed on the analytical server under such conditions. Also, content providers that provide intelligent analytics solutions that can handle such tasks should routinely allocate large amounts of resources and charge high cost customers. As a result, given the large number of views concentrated on video products published over the Internet, such approaches generate a non-feasible amount of network calls to the centralizing server, which incurs high costs for hosts. Given these conditions, notifications are routinely sent at regular intervals commensurate with the length of the video product, resulting in imprecise recording that is not very useful to publishers. More accurate reports can be provided on request, but the high logistical and technological costs are spread over the customer.
A a- 2 O 1 I-OO956-2 7 -09- 2011A a- 2 O 1 I-OO956-2 7 -09- 2011
DESCRIEREA PE SCURT [0007] în cadrul unui aspect al prezentării, este pus la dispoziție un produs program de calculator. Produsul program de calculator include un mediu utilizabil pe calculator care are un program citibil de către calculator. Atunci când este executat, programul citibil de către calculator face ca calculatorul să genereze, la un server analitic, cel puțin una dintre densitatea de probabilitate pentru un produs video și o mapare de granularitate pentru produsul video pe baza densității de probabilitate. Densitatea de probabilitate este calculată în conformitate cu un set predeterminat de puncte din produsul video și un set de puncte generate pseudo-aleatoriu din produsul video. Densitatea de probabilitate este non-degenerată. Maparea granularității pentru produsul video furnizează o mapare a densității de probabilitate pentru produsul video. în plus, programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe un calculator, face ca calculatorul să trimită, de la serverul analitic către un server de conținut video, cel puțin una dintre densitatea de probabilitate și maparea de granularitate fiecărui client dintre acei mai mulți clienți, serverul pentru conținut video stocând produsul video. Programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe computer face ca calculatorul să primească, la serverul analitic de la fiecare din acei mai mulți clienți, un set de beaconuri generate de fiecare client dintre acei mai mulți clienți în conformitate cu cel puțin una dintre densitatea de probabilitate și maparea de granularitate în timpul redării produsului video pe baza duratei redării de la fiecare client din acei mai mulți clienți.BRIEF DESCRIPTION Within one aspect of the presentation, a computer program product is made available. The computer program product includes a usable computer environment that has a computer readable program. When executed, the computer-readable program causes the computer to generate, at an analytical server, at least one probability density for a video product and a granularity mapping for the video product based on the probability density. Probability density is calculated according to a predetermined set of points in the video product and a set of randomly generated points in the video product. Probability density is non-degenerate. The granularity mapping for the video product provides a probability density mapping for the video product. In addition, the computer readable program, when executed on a computer, causes the computer to send, from the analytical server to a video content server, at least one of the probability density and granularity mapping of each client among those more. many customers, the video content server storing the video product. The computer readable program, when executed on the computer, causes the computer to receive, on the analytical server from each of those several clients, a set of beacons generated by each client of those several clients according to at least one of the clients. probability density and granularity mapping during video playback based on the playback time from each client of those multiple clients.
[0008] în cadrul altui aspect al prezentării, este pus la dispoziție un proces. Procesul generează, la serverul de analiză inteligentă, cel puțin una dintre o densitate de probabilitate pentru un produs video și o mapare de granularitate pentru produsul video pe baza densității de probabilitate. Densitatea de probabilitate este calculată în conformitate cu un set predeterminat de puncte din produsul video și un set de puncte generate pseudo-aleatoriu din produsul video. Densitatea de probabilitate este non-degenerată. Maparea granularității pentru produsul video furnizează o mapare a densității de probabilitate pentru produsul video. în plus, procesul trimite, de la serverul de analiză inteligentă către un server de conținut video, cel puțin una dintre densitatea de probabilitate și maparea de granularitate fiecăruiclient dintre acei mai mulți clienți, serverul pentru conținut video stocând produsul video.In another aspect of the presentation, a process is made available. The process generates, at the intelligent analysis server, at least one of a probability density for a video product and a granularity mapping for the video product based on the probability density. Probability density is calculated according to a predetermined set of points in the video product and a set of randomly generated points in the video product. Probability density is non-degenerate. The granularity mapping for the video product provides a probability density mapping for the video product. In addition, the process sends, from the intelligent analysis server to a video content server, at least one probability density and granularity mapping to each of the many clients, the video content server storing the video product.
cv2 Ο ί 1 - o O g 5 6 - 2 7 -09- 2011 cv 2 Ο ί 1 - o O g 5 6 - 2 7 -09- 2011
Procesul de asemenea primește, la serverul analitic de la fiecare din acei mai multi J clienți, un set de beaconuri generate de fiecare dintre acei mai mulți clienți în conformitate cu cel puțin una dintre densitatea de probabilitate și maparea de granularitate în timpul redării produsului video pe baza duratei redării de la fiecare din acei mai multi clienți.The process also receives, on the analytical server from each of the many J clients, a set of beacons generated by each of those multiple clients according to at least one probability density and granularity mapping while playing the video product on based on the playback time of each of those multiple clients.
J f [0009] în încă un alt aspect al aduceri la cunoștințăi, este pus la dispoziție un sistem. Sistemul include un procesor care generează cel puțin una dintre o densitate de probabilitate pentru un produs video și o mapare de granularitate pentru produsul video pe baza densității de probabilitate. Densitatea de probabilitate este calculată în conformitate cu un set predeterminat de puncte din produsul video și un set de puncte generate pseudo-aleatoriu din produsul video. Densitatea de probabilitate este non-degenerată. Maparea granularității pentru produsul video furnizează o mapare a densității de probabilitate pentru produsul video. De asemenea, sistemul include un modul de transmisie care transmite densitatea de probabilitate și maparea de granularitate către un server pentru conținut video astfel încât serverul pentru conținut video trimite produsul video și cel puțin una dintre densitatea de probabilitate și maparea de granularitate la fiecare din acei mai mulți clienți. Serverul pentru conținut video stochează produsul video. în plus, sistemul include un modul de recepție care primește, de la fiecare din acei mai mulți clienți, un set de beaconuri generate de fiecare dintre acei mai mulți clienți în conformitate cu cel puțin una dintre densitatea de probabilitate și maparea de granularitate în timpul redării produsului video pe baza duratei redării de la fiecare din acei mai mulți clienți.In another aspect of the disclosure, a system is provided. The system includes a processor that generates at least one probability density for a video product and a granularity mapping for the video product based on probability density. Probability density is calculated according to a predetermined set of points in the video product and a set of randomly generated points in the video product. Probability density is non-degenerate. The granularity mapping for the video product provides a probability density mapping for the video product. The system also includes a transmission module that transmits the probability density and granularity mapping to a video content server so that the video content server sends the video product and at least one of the probability density and granularity mapping to each of those more. many customers. The video content server stores the video product. In addition, the system includes a reception module that receives, from each of the several clients, a set of beacons generated by each of the several clients according to at least one probability density and granularity mapping during playback. of the video product based on the playback time of each of those multiple customers.
[0010] în cadrul altui aspect al prezentării, este pus la dispoziție un produs program de calculator. Produsul program de calculator include un mediu folosibil pe calculator care are un program citibil de către calculator. Programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe un calculator, face ca calculatorul să genereze, la un server analitic, cel puțin una dintre densitatea de probabilitate pentru un produs video și o mapare de granularitate pentru produsul video pe baza densității de probabilitate. Densitatea de probabilitate este calculată în conformitate cu un set predeterminat de puncte din produsul video și un set de puncte generate pseudoaleatoriu din produsul video. Densitatea de probabilitate este non-degenerată. Maparea granularității pentru produsul video furnizează o mapare a densității de ^2011-00956-2 1 -09- 2011 probabilitate pentru produsul video. De asemenea, programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe calculator face ca calculatorul să inițieze, la serverul analitic, o sesiune de eșantionare. în plus, programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe calculator, face ca calculatorul să trimită produsul video, de la serverul analitic la fiecare din acei mai mulți clienți. Programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe un calculator, face ca calculatorul să primească, la serverul analitic, de la fiecare din acei mai mulți clienți, un set de beaconuri generate de fiecare dintre acei mai mulți clienți în conformitate cu cel puțin una dintre densitatea de probabilitate și maparea de granularitate în timpul redării produsului video pe baza duratei redării de la fiecare din acei mai mulți clienți.In another aspect of the presentation, a computer program product is made available. The computer program product includes a usable computer environment that has a computer readable program. The computer readable program, when executed on a computer, causes the computer to generate, at an analytical server, at least one probability density for a video product and a granularity mapping for the video product based on the probability density. Probability density is calculated according to a predetermined set of points in the video product and a set of randomly generated points in the video product. Probability density is non-degenerate. The granularity mapping for the video product provides a density mapping of ^ 2011-00956- 2 1 -09- 2011 probability for the video product. Also, the computer readable program, when executed on the computer, causes the computer to initiate a sampling session on the analytical server. In addition, the computer readable program, when executed on the computer, causes the computer to send the video product, from the analytical server to each of the many clients. The computer readable program, when executed on a computer, causes the computer to receive, from the analytical server, from each of the several clients, a set of beacons generated by each of those several clients according to at least one of the probability density and granularity mapping during video playback based on the playback time of each of those multiple clients.
[0011] în cadrul altui aspect al prezentării, este pus la dispoziție un produs program de calculator. Produsul program de calculator include un mediu folosibil pe calculator care are un program citibil de către calculator. Programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe un calculator, face ca calculatorul să genereze, la un server analitic, cel puțin una dintre densitatea inițială de probabilitate pentru un produs video și o mapare inițială de granularitate pentru produsul video pe baza densității inițiale de probabilitate. Densitatea inițială de probabilitate este calculată în conformitate cu un set de puncte din produsul video. De asemenea, programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe calculator face ca calculatorul să inițieze, la serverul de analitic, o sesiune inițială de eșantionare. în plus, programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe computer face ca calculatorul să trimită, de la serverul analitic către un server de conținut video, acea cel puțin una dintre densitatea inițială de probabilitate și maparea inițială de granularitate astfel încât serverul de conținut video trimite produsul video și cel puțin una dintre densitatea inițială de probabilitate și maparea inițială de granularitate la fiecare dintre acei mai mulți clienți. Serverul de conținut video stochează produsul video. Programul citibil de către calculator, atunci când este executat pe un calculator, face ca calculatorul să primească, la serverul analitic de la fiecare din acei mai mulți clienți, un set de beaconuri generate de fiecare dintre acei mai mulți clienți în conformitate cu cel puțin una dintre densitatea inițială de probabilitate și maparea inițială de granularitate în timpul redării produsului video pe baza duratei redării de la fiecare din acei mai mulți clienți. De asemenea, programul citibil de către calculatorIn another aspect of the presentation, a computer program product is made available. The computer program product includes a usable computer environment that has a computer readable program. The computer readable program, when executed on a computer, causes the computer to generate, at an analytical server, at least one of the initial probability density for a video product and an initial granularity mapping for the video product based on the initial density of probability. The initial probability density is calculated according to a set of points in the video product. Also, the computer readable program, when executed on the computer, causes the computer to initiate, at the analytical server, an initial sampling session. In addition, the computer readable program, when executed on the computer, causes the computer to send, from the analytical server to a video content server, that at least one of the initial probability density and the initial granularity mapping so that the Video content sends the video product and at least one of the initial probability density and the initial granularity mapping to each of those many clients. The video content server stores the video product. The computer readable program, when executed on a computer, causes the computer to receive, on the analytical server from each of those multiple clients, a set of beacons generated by each of those several clients according to at least one between the initial probability density and the initial granularity mapping during video playback based on the playback time of each of those multiple clients. Also, the computer readable program
CV2 Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 6 - 2 7 -09- 2011 atunci când este executat pe calculator face ca calculatorul să genereze cel puțin una dintre o densitate de probabilitate actualizată și o mapare de granularitate actualizată pe baza densității de probabilitate actualizată astfel încât este modificată o cantitate de beaconuri din setul de beaconuri.CV2 Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 6 - 2 7 -09- 2011 when executed on the computer it causes the computer to generate at least one of an updated probability density and an updated granularity mapping based on the updated probability density thus that a number of beacons in the set of beacons is changed.
[0012] în încă un alt aspect al prezentării este pus la dispoziție un proces. Procesul generează, la serverul analitic, cel puțin una dintre o densitate de probabilitate inițială pentru un produs video și o mapare de granularitate inițială pentru produsul video pe baza densității de probabilitate inițiale. Densitatea de probabilitate inițială este calculată în conformitate cu un set predeterminat de puncte din produsul video. Maparea de granularitate inițială pentru produsul video furnizează o mapare a densității de probabilitate inițiale la produsul video. De asemenea, procesul inițiază, la serverul analitic, o sesiune de eșantionare inițială. în plus, procesul trimite, de la serverul analitic către un server de conținut video, acea cel puțin una dintre densitatea de probabilitate inițială și maparea de granularitate inițială astfel încât serverul de conținut video trimite produsul video și acea cel puțin una dintre densitatea de probabilitate inițială și maparea de granularitate inițială fiecăruia dintre acei mai mulți clienți. Procesul primește de asemenea, la serverul analitic, de la fiecare din acei mai mulți clienți, un set de beaconuri generate de fiecare din acei mai mulți clienți în conformitate cu acea cel puțin una dintre densitatea de probabilitate inițială și maparea de granularitate inițială în timpul redării produsului video pe baza unei durate a redării de către fiecare din acei mai mulți clienți. De asemenea, procesul generează cel puțin una dintre o densitate de probabilitate actualizată și o mapare de granularitate actualizată pe baza densității de probabilitate actualizate astfel încât este modificată o cantitate de beaconuri din setul de beaconuri.In yet another aspect of the presentation a process is made available. The process generates, at the analytical server, at least one of an initial probability density for a video product and an initial granularity mapping for the video product based on the initial probability density. The initial probability density is calculated according to a predetermined set of points in the video product. The initial granularity mapping for the video product provides a mapping of the initial probability density to the video product. The process also initiates, at the analytical server, an initial sampling session. In addition, the process sends, from the analytical server to a video content server, that at least one of the initial probability density and the initial granularity mapping so that the video content server sends the video product and that at least one of the initial probability density and initial granularity mapping to each of the many clients. The process also receives, from each of the many clients, a set of beacons generated by each of those multiple clients on the analytical server in accordance with at least one of the initial probability density and initial granularity mapping during playback. the video product based on a playback time by each of those multiple customers. Also, the process generates at least one of an updated probability density and an updated granularity mapping based on the updated probability density such that a number of beacons in the set of beacons is modified.
[0013] într-un alt aspect al prezentării, este pus la dispoziție un sistem. Sistemul include un procesor care generează cel puțin una dintre o densitate de probabilitate inițială pentru un produs video și o mapare de granularitate inițială pentru produsul video pe baza densității de probabilitate inițiale, inițiază o sesiune de eșantionare inițială și generează cel puțin una dintre o densitate de probabilitate actualizată și o mapare de granularitate actualizată pe baza densității de probabilitate actualizate astfel încât este modificată o cantitate de beaconuri dintr-un set de beaconuri.In another aspect of the presentation, a system is provided. The system includes a processor that generates at least one initial probability density for a video product and an initial granularity mapping for the video product based on the initial probability density, initiates an initial sampling session, and generates at least one initial density. updated probability and an updated granularity mapping based on the updated probability density such that a number of beacons in a set of beacons is changed.
HO <V2 O 1 I-OO956-2 7 -09' 2011HO <V2 O 1 I-OO956-2 7 -09 '2011
Densitatea de probabilitate inițială este calculată în conformitate cu un set predeterminat de puncte din produsul video. Maparea de granularitate inițială pentru produsul video furnizează o mapare a densității de probabilitate inițiale pentru produsul video. De asemenea, sistemul include un modul de transmisie care transmite acea cel puțin una dintre densitatea de probabilitate inițială și maparea de granularitate inițială către un server de conținut video astfel încât serverul pentru conținut video trimite produsul video și acea cel puțin una dintre densitatea de probabilitate inițială și maparea de granularitate inițială la fiecare din acei mai mulți clienți. Serverul pentru conținut video stochează produsul video. în plus, sistemul include un modul de recepție care primește de la fiecare din acei mai mulți clienți, un set de beaconuri generate de fiecare dintre acei mai mulți clienți în conformitate cu acea cel puțin una dintre densitatea de probabilitate inițială și maparea de granularitate inițială în timpul redării produsului video pe baza duratei redării de la fiecare din acei mai mulți clienți.The initial probability density is calculated according to a predetermined set of points in the video product. Initial granularity mapping for the video product provides an initial probability density mapping for the video product. The system also includes a transmission module that transmits at least one of the initial probability density and the initial granularity mapping to a video content server so that the video content server sends the video product and that at least one of the initial probability density and initial granularity mapping to each of those multiple clients. The video content server stores the video product. In addition, the system includes a receiving module that receives from each of the several clients, a set of beacons generated by each of the several clients according to at least one of the initial probability density and the initial granularity mapping in the video playback time based on the playback time of each of the many customers.
SCURTĂ DESCRIERE A DESENELOR [0014] Caracteristicile mai sus menționate ale acestei prezentări vor fi mai evidente prin referirea la următoarea descriere luată în considerare împreună cu desenele însoțitoare în care numerele de referință asemănătoare indică elemente asemănătoare și în care:BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The abovementioned characteristics of this presentation will be more apparent by reference to the following description taken together with the accompanying drawings in which the similar reference numbers indicate similar elements and wherein:
[0015] Figura 1 ilustrează un exemplu de înregistrare a gradului de vizualizare a unui prodis video care indică granularitatea punctelor posibile de generare de beacon.Figure 1 illustrates an example of recording the degree of visualization of a video product that indicates the granularity of the possible beacon generation points.
[0016] Figura 2 ilustrează de asemenea granularitatea punctelor de generare de beacon.Figure 2 also illustrates the granularity of beacon generation points.
[0017] Figura 3 ilustrează arhitectura 300 pentru generarea unui raport al gradului de vizualizare a produsului video care utilizează densitățile de probabilitate pentru generarea punctului de beacon.Figure 3 illustrates the architecture 300 for generating a report of the visualization degree of the video product that uses the probability densities for generating the beacon point.
[0018] Figura 4 ilustrează un proces care poate să fie folosit pentru determinarea gradului de vizualizare a produsului video.Figure 4 illustrates a process that can be used to determine the degree of visualization of the video product.
Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 θ - 2 7 -09- 2011 [0019] Figura 5 ilustrează ο densitate de probabilitate ulterioară care este generată pe baza derivatei unei înregistrări parțiale de sesiune de eșantionare.Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 θ - 2 7 -09- 2011 Figure 5 illustrates ο subsequent probability density that is generated based on the derivative of a partial recording of a sampling session.
[0020] Figura 6 ilustrează arhitectura pentru generarea raportului privind gradul de vizualizare a unui produs video care utilizează densitățile de probabilitate pentru generarea punctului de beacon.Figure 6 illustrates the architecture for generating the report on the degree of visualization of a video product that uses the probability densities for generating the beacon point.
[0021] Figura 7 ilustrează un proces care poate să fie utilizat pentru a actualiza o cantitate de beaconuri pentru determinarea gradului de vizualizare a produsului video.Figure 7 illustrates a process that can be used to update a number of beacons to determine the degree of visualization of the video product.
[0022] Figura 8 ilustrează un exemplu al unui grafic generat în conformitate cu procesul 700 ilustrat în Figura 7.Figure 8 illustrates an example of a graph generated in accordance with process 700 illustrated in Figure 7.
[0023] Figura 9 ilustrează o configurație de sistem care poate să fie utilizată pentru a genera o densitate de probabilitate pentru fiecare din configurațiile puse aici la dispoziție.Figure 9 illustrates a system configuration that can be used to generate a probability density for each of the configurations provided herein.
DESCRIEREA DETALIATĂ [0024] O configurație de analiză video inteligentă este pusă la dispoziție pentru a măsura cu precizie gradul de vizualizare a produsului video, minimizând în același timp comunicarea dintre un client și un server analitic. Beaconurile, adică, notificările de la client către serverul analitic, sunt generate aleatoriu în conformitate cu o distribuție de probabilitate non degenerată. Notificările pot să fie notificări HTTP, apeluri de funcție, metadate, date sau altele asemănătoare. Eșantionarea statistică este utilizată pentru a selecta puncte de eșantion în produsul video de la care clientul trimite beaconuri către serverul analitic. Unele dintre punctele de eșantion pot de asemenea să fie predeterminate. Eșantionarea statistică selectează un subset relevant și, pe baza caracteristicilor subsetului, deduce caracteristicile întregului set. în consecință, eșantionarea statistică este utilizată pentru a reduce numărul de beaconuri trimise de la client către serverul analitic. în cadrul unei modalități de realizare, este trimis de la client către serverul analitic un număr relativ mic de beaconuri la puncte pseudo-aleatorii dintr-un produs video. Serverul analitic urmărește ultimul beacon primit și următorul beacon așteptat pentru fiecare sesiune de vizualizare a produsului video. Absența unui beacon indică terminarea sesiunii deDETAILED DESCRIPTION An intelligent video analysis configuration is provided to accurately measure the visualization of the video product, while minimizing communication between a client and an analytical server. Beacons, that is, notifications from the client to the analytical server, are randomly generated according to a non-degenerate probability distribution. Notifications can be HTTP notifications, function calls, metadata, data, or the like. Statistical sampling is used to select sample points in the video product from which the client sends beacons to the analytical server. Some of the sample points may also be predetermined. Statistical sampling selects a relevant subset and, based on the characteristics of the subset, deducts the characteristics of the entire set. as a result, statistical sampling is used to reduce the number of beacons sent from the client to the analytical server. In one embodiment, a relatively small number of beacons are sent from the client to the analytical server at pseudo-random points in a video product. The analytical server tracks the last beacon received and the next beacon expected for each video product viewing session. The absence of a beacon indicates the end of the session
10S ^-2 0 1 1 -00956- 2 7 -09- 2011 vizualizare de către utilizator. Renunțarea poate să fie estimată prin selectarea unui punct dintre ultimul punct când a fost primit un beacon și punctul următor la care este așteptat un beacon. Eroarea de renunțare maximă estimată poate să fie calculată prin determinarea diferenței maxime de valoare între capetele de interval și estimare. Eroarea de renunțare maximă estimată ε = max(estimat - ultim, următor ultim). De asemenea, eroarea maximă totală E este suma tuturor erorilor estimate de renunțare, adică, E — ZvizualizareE = Zvizualizaremax(estimatvizualizare — Ultîmăvizualizare, următorvizuaiizare - estimatvizuaiizare). Eroarea medie totală este eroarea maximă totală împărțită cu doi, adică, Ε = E/2.10S ^ -2 0 1 1 -00956- 2 7 -09- 2011 user view. Waiver can be estimated by selecting a point between the last point when a beacon was received and the next point at which a beacon is expected. The estimated maximum waiver error can be calculated by determining the maximum value difference between the range and estimation heads. Estimated maximum waiver error ε = max (estimated - last, next last). Also, the maximum total error E is the sum of all estimated errors of renunciation, that is, E - Visualization E = Zvizualizaremax (estimated visualization - Last visualization, next visualization - estimated visualization). The total average error is the maximum total error divided by two, that is, Ε = E / 2.
[0025] O sesiune de eșantionare este o grupare cronologică a vizualizărilor produsului video și beaconurile lor asociate pe serverul analitic. în ceea ce privește fiecare produs video, o sesiune de eșantionare are propria densitate de probabilitate, mapare de granularitate și înregistrare de beacon. Atunci când serverul analitic decide că are date suficiente din sesiunea de eșantionare, el evaluează datele de la beaconuri, generează punctele de renunțare estimate și le adaugă la înregistrarea totală pentru produsul video, care este suma tuturor înregistrărilor anterioare de sesiune de eșantionare. Apoi este inițializată o nouă sesiune de eșantionare și densitatea de probabilitate/sau maparea de granularitate sunt actualizate. Aceste componente actualizate sunt trimise către serverele de conținut video care găzduiesc respectivul produs video. în cazul unei modalități de realizare, datele sunt adăugate înregsitrării totale de beacon.A sampling session is a chronological grouping of video product views and their associated beacons on the analytical server. For each video product, a sampling session has its own probability density, granularity mapping and beacon registration. When the analytical server decides that it has sufficient data from the sampling session, it evaluates the data from the beacons, generates the estimated drop-off points, and adds them to the total recording for the video product, which is the sum of all previous recordings of the sampling session. Then a new sampling session is initiated and the probability density / or granularity mapping is updated. These updated components are sent to the video content servers that host that video product. In the case of one embodiment, the data are added to the total beacon registration.
[0026] O reducere inițială a numărului de apeluri este obținută prin luarea în considerare numai a unui subset finit de puncte din produsul video în care pot să fie generate beaconuri. Prin controlul distribuției beaconurilor, numărul de apeluri trimise către server poate să fie redus.An initial reduction in the number of calls is obtained by taking into account only a finite subset of points in the video product in which beacons can be generated. By controlling the distribution of beacons, the number of calls sent to the server can be reduced.
[0027] O metodă eficientă din punct de vedere al calculului pentru generarea rapoartelor despre gradul de vizualizare a produsului video este aceea de a grupa vizualizările produsului video pentru acelaș produs video în sesiuni de eșantionare continue cronologic. Aceste sesiuni de eșantionare trebuie să aibă un număr maxim de vizualizări și o durată maximă. Sesiunile trebuie să includă un mare număr de vizualizări ale produsului video pentru a fi considerate relevante. La finalul fiecăreiA computationally efficient method for generating reports on the degree of video product viewing is to group video product views for the same video product into continuous sampling sessions chronologically. These sampling sessions must have a maximum number of views and a maximum duration. Sessions must include a large number of views of the video product to be considered relevant. At the end of each
Μ Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 6 - - ιοίΜ Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 6 - - ιοί
7 -09- 2011 sesiuni de eșantionare pentru un anume produs video, rezuzltatele parțiale sunt interpretate și adăugate la rezultatele generale. Apoi poate să fie inițiată o nouă sesiune.7 -09- 2011 sampling sessions for a certain video product, the partial results are interpreted and added to the general results. Then a new session can be initiated.
[0028] Figura 1 ilustrează un exemplu al unei înregistrări 100 privind gradul de vizualizare a unui produs video care indică granularitatea punctelor posibile de generare de beacon. Axa y indică numărul de vizualizări, iar axa x indică timpul. Beaconurile sunt generate la anumite momente. în cadrul unei modalități de realizare, pot să fie utilizate un set de beaconuri obligatorii și un set de beaconuri pseudo-aleatorii. Exempele de beaconuri obligatorii includ începutul produsului video, după deschiderea detaliilor explicite, înainte de închiderea detaliilor explicite, puncte selectate din reclame, etc. în cadrul altei modalități de realizare, nu sunt utilizate beaconuri obligatorii, adică beaconuri predeterminate. Toate beaconurile pot să fie generate pseudo-aleatoriu. în consecință, setul predeterminat de beaconuri poate să fie un set nul.Figure 1 illustrates an example of a recording 100 regarding the degree of visualization of a video product that indicates the granularity of possible beacon generation points. The y axis indicates the number of views, and the x axis indicates the time. Beacones are generated at certain times. In one embodiment, a set of mandatory beacons and a set of pseudo-random beacons may be used. Examples of mandatory beacons include the beginning of the video product, after the opening of the explicit details, before the closing of the explicit details, points selected from the advertisements, etc. In another embodiment, mandatory beacons, ie predetermined beacons, are not used. All beacons can be generated pseudo-randomly. Consequently, the predetermined set of beacons may be a null set.
[0029] Pentru a determina comportamentul de vizualizare pentru o anumită secțiune a produsului video, sesiunile de eșantionare trebuie să fie suficient de mari astfel încât două sesiuni consecutive de transmitere a beaconurilor nu vor modifica profilul relativ al înregistrării de vizualizare pentru acea secțiune. După cum este ilustrat în Figura 1, utilizatorii au tendința de a vedea numai anumite secțiuni și apoi să termine sesiune de vizualizare, ceea ce are ca rezultat vârfuri în descreștere ale numărului de vizionări.In order to determine the viewing behavior for a particular section of the video product, the sampling sessions must be large enough that two consecutive beacon transmission sessions will not change the relative profile of the viewing record for that section. As illustrated in Figure 1, users tend to see only certain sections and then finish viewing sessions, which results in decreasing peaks in views.
[0030] O eșantionare periodică rigidă sau o strategie de generare a beaconurilor complet aleatorie pot plasa beaconurile în secțiuni ale produsului video pe care utilizatorii nu le urmăresc, ceea ce are ca rezultat reducerea numărului de beaconuri trimise în timpul secțiunilor produsului video pe care le utilizatorii le văd de fapt. Ca un rezultat, pot să apară intervale mari între beaconurile relevante, ceea ce are ca rezultat o eroare ridicată de estimare de renunțare. Pentru estimarea precisă a punctului de renunțare exact, beaconurile sunt trimise cu o mare frecvență în timpul secțiunilor în care utilizatorii de obicei renunță, ceea ce maximizează câștigul de informație pentru acele secțiuni.A rigid periodic sampling or strategy of generating completely random beacons can place beacons in sections of the video product that users do not watch, which results in a reduction in the number of beacons sent during sections of the video product that users I actually see them. As a result, large intervals may occur between relevant beacons, resulting in a high dropout error. For accurate estimation of the exact drop-off point, beacons are sent out frequently during sections where users typically drop out, which maximizes the information gain for those sections.
\0 6 ^- 2 0 1 1 - 0 0 9 5 6 - 2 7 -09- 2011 [0031] Figura 2 ilustrează o densitate de probabilitate inițială 200. Densitatea de probabilitate inițială 200, care poate de asemenea să fie numită funcție de densitate de probabilitate, exprimă relativa probabilitate pentru o variabilă de a avea o anumită valoare. Statistic, distribuirea de mai puține beaconuri de-a lungul produsului video poate să fie realizată prin utilizarea densității de probabilitate 200. La începutul fiecărei sesiuni de vizionare a produsului video, sunt selectate un număr de puncte din subsetul finit pentru generarea de beacon. Acest număr reprezintă câte beaconuri sunt permise pentru fiecare produs video. De obicei, utilizatorii decid dacă ei doresc sau nu să vadă întregul produs video în timpul începutului produsului video, și aceia care îl urmăresc nu sunt interesați în mod normal de detalii explicite, în consecință, în cadrul unei modalități de realizare, punctele de trimitere de beacon sunt generate pseudo-aleatoriu în timpul vizionărilor produsului video în conformitate cu densitatea de probabilitate 200, care favorizează începutul și finalul produsului video.Densitatea de probabilitate normalizată inițială 202 este indicată ca un grafic de-a lungul lungimii videoului. Prin normalizare, probabilitatea totală pentru o variabilă ca setul său de definire să fie egal cu 1, adică, Jd Ψ(χ) =1, x e D astfel încât Ψ este densitatea de probabilitate inițială 200. De asemenea, mai multe diviziuni de eșantionare 204 indică puncte posibile pentru generarea de beacon cu granularitatea variabilă.\ 0 6 ^ - 2 0 1 1 - 0 0 9 5 6 - 2 7 -09- 2011 Figure 2 illustrates an initial probability density 200. The initial probability density 200, which may also be called a function of probability density, expresses the relative probability for a variable to have a certain value. Statistically, the distribution of fewer beacons along the video product can be done using the probability density 200. At the beginning of each session of viewing the video product, a number of points are selected from the finite subset for bacon generation. This number represents how many beacons are allowed for each video product. Usually, the users decide whether or not they want to see the entire video product during the beginning of the video product, and those who follow it are not normally interested in explicit details, consequently, within one embodiment, the reference points of beacons are generated pseudo-randomly during video product views according to probability density 200, which favors the beginning and end of the video product. The initial normalized probability density 202 is indicated as a graph along the length of the video. By normalization, the total probability for a variable that its definition set is equal to 1, that is, Jd Ψ (χ) = 1, x D so that Ψ is the initial probability density 200. Also, several sampling divisions 204 indicates possible points for the generation of beacons with variable granularity.
[0032] Figura 2 ilustrează de asemenea granularitatea punctelor de generare de beacon. Mulțimea diviziunilor de eșantionare 204 poate să fie ajustată în funcție de cerințele de afacere, de exemplu, o granularitate mai fină pentru reclame și o granularitate mai puțin fină pentru conținuturile de produs video curent.Figure 2 also illustrates the granularity of beacon generation points. The set of sampling divisions 204 may be adjusted according to business requirements, for example, finer granularity for advertisements and less fine granularity for current video product content.
[0033] în cazul în care beaconurile obligatorii nu sunt trimise în aceleași puncte în timpul produsului video pentru toate vizualizările, atunci înregistrarea rezultantă va fi întotdeauna mai joasă decât înregistrarea deoarece utilizatorul renunță între ultimul punct de beacon primit și următorul punct de beacon așteptat. în consecință, înregistrarea constă numai din suma ultimelor beaconuri primite pentru toate vizualizările. Acest efect poate fi contracarat prin încercarea de a estima punctul de renunțare a utilizatorului prin selectarea unei diviziuni de granularitate de la subsetul finit dintre două beaconuri, care poate să fie efectuată prin selectarea aleatorie a [05 όγ-2 0 1 1-00956-2 7 -09- 2011 unuia dintre puncte sau prin utilizarea respectivei secțiuni a înregistrării obținute până acum ca o probabilitate de densitate.If the mandatory beacons are not sent to the same points during the video product for all views, then the resulting record will always be lower than the record because the user waits between the last received beacon point and the next expected beacon point. As a result, the record consists only of the sum of the last beacons received for all views. This effect can be counteracted by trying to estimate the user's drop-off point by selecting a granularity division from the finite subset between two beacons, which can be performed by randomly selecting [05 όγ-2 0 1 1-00956-2 7 -09- 2011 at one of the points or by using the respective section of the record obtained so far as a probability of density.
[0034] Figura 3 ilustrează o arhitectură 300 pentru generarea raportului despre gradul de vizualizare a produsului video care utilizează densitățile de probabilitate pentru generarea punctului de beacon. Arhitectura 300 pentru generarea raportului despre gradul de vizualizare a produsului video include un server pentru conținut video 302, un server analitic 304 și mai mulți clienți, de exemplu, clientul A 306 și B 308. Serverul de continui video 302 stochează conținutul video. De asemenea, serverul analitic 304 realizează analiza inteligentă a conținutului video trimis de la serverul de conținut video 302 la mulțimea de clienți. Serverul analitic 304 generează o mapare de granularitate inițială pentru produsul video și o densitate de probabilitate inițială, serverul analitic 304 are în vedere structura produsului video, de exemplu, conținutul, publicitatea etc. și durata produsului video. Serverul pentru conținutul video 302 trimite apoi densitatea de probabilitate împreună cu conținutul video la fiecare client din mulțimea de clienți. De asemenea, fiecare client din mulțimea de clienți beaconează în conformitate cu densitatea de probabilitate și trimite acele beaconuri la serverul analitic 304 în timp ce utilizatorul privește produsul video. Serverul analitic 304 înregistrează beaconul și următorul punct de beacon așteptat. Atunci când următorul beacon așteptat nu apare, serverul analitic generează punctul de renunțare estimat. Mulțimea de clienți poate fi formată din dispozitive de calcul, media playere, media playere stocate pe dispozitive de calcul, sau altele asemănătoare. Un dispozitiv de calcul poate să fie un computer pesonal, laptop, smartphone, un dispozitiv set top box, console pentru jocuri sau altele asemănătoare.Figure 3 illustrates an architecture 300 for generating the report on the degree of visualization of the video product that uses the probability densities for generating the beacon point. The architecture 300 for generating the report on the visualization degree of the video product includes a video content server 302, an analytical server 304, and several clients, for example, the client A 306 and B 308. The video content server 302 stores the video content. Also, the analytical server 304 performs intelligent analysis of the video content sent from the video content server 302 to the multitude of clients. The analytical server 304 generates an initial granularity mapping for the video product and an initial probability density, the analytical server 304 considers the structure of the video product, for example, the content, the advertising, etc. and the duration of the video product. The video content server 302 then sends the probability density along with the video content to each client in the client set. Also, each customer in the customer pool beacons according to the probability density and sends those beacons to the analytic server 304 while the user watches the video product. Analytical server 304 records the beacon and the next expected beacon point. When the next expected beacon does not appear, the analytical server generates the estimated drop-off point. The set of clients may consist of computing devices, media players, media players stored on computing devices, or the like. A computing device can be a personal computer, laptop, smartphone, a set top box device, game consoles or the like.
[0035] Serverul pentru conținut video 302 poate să trimită densitatea de probabilitate și maparea de granularitate ca date sau metadate care sunt utilizate de codul memorat pe clienți. în mod alternativ, serverul pentru conținut video 302 poate să trimită densitatea de probabilitate și maparea de granulartitate ca cod, de exemplu, un plugin, un cookie, sau altceva asemănător care poate să fie executat de către clienți. Serverul pentru conținut video 302 poate să genereze un astfel de cod. în mod alternativ, serverul analitic 304 poate să genereze un astfel de cod și să-l trimită serverului pentru conținut video. în cadrul unei modalități alternative deThe video content server 302 may send probability density and granularity mapping as data or metadata that is used by the client-stored code. Alternatively, the video content server 302 may send probability density and granularity mapping as code, for example, a plugin, cookie, or something similar that may be executed by customers. The video content server 302 can generate such a code. Alternatively, the analytical server 304 may generate such a code and send it to the video content server. in an alternative way
Α-2 Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 6 - - Α,1ΙΑ-2 Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 6 - - Α , 1 Ι
7 -09- 2011 realizare, serverul analitic 304 poate să trimită densitatea de probabilitate și maparea de granularitate direct mulțimii de clienți în oricare din formatele puse aici la dispoziție în acest scop.7 -09- 2011 realization, the analytical server 304 can send probability density and granularity mapping directly to the multitude of clients in any of the formats made available for this purpose.
[0036] în încă o altă modalitate de realizare, poate să fie utilizat un server playlist. Serverul playlist poate să furnizeze o listă de redare pentru serverul de conținut video 302 astfel încât serverul pentru conținut video poate să redea un produs video din lista de redări.In yet another embodiment, a playlist server may be used. The playlist server can provide a playlist for the video content server 302 so that the video content server can play a video product from the playlist.
[0037] în încă o altă modalitate de realizare, serverul pentru conținut video 302 și serverul analitic 304 pot să fie același server. De asemenea, în cadrul altei modalități de realizare, serverul pentru conținut video 304 poate să îndeplinească funcțiile descrise aici, dar nu poate să stocheze conținutul video. De exemplu, un server proxy sau un manifest poate să stocheze conținutul video. în încă o altă modalitate de realizare, aceeași densitate de probabilitate și mapare de granularitate pot să nu fie trimise fiecărui client. De exemplu, un prim client poate să primească o primă densitate de probabilitate și o primă mapare de granularitate în timp ce un al doilea client poate să primească o a doua densitate de probabilitate diferită și o a doua mapare de granularitate diferită.In yet another embodiment, the video content server 302 and the analytical server 304 may be the same server. Also, in another embodiment, the video content server 304 may perform the functions described here, but cannot store the video content. For example, a proxy server or manifest may store video content. In yet another embodiment, the same probability density and granularity mapping may not be sent to each client. For example, a first customer may receive a first probability density and a first granularity mapping while a second client may receive a second different probability density and a second different granularity mapping.
[0038] Figura 4 ilustrează un proces 400 care poate să fie utilizat pentru a determina gradul de vizualizare a produsului video. La un bloc de proces 402, procesul 400 generează, la un server analitic, cel puțin o densitate de probabilitate pentru un produs video și o mapare de granularitate pentru un produs video pe baza densității de probabilitate. Densitatea de probabilitate este calculată în conformitate cu un set predeterminat de puncte din produsul video și un set de puncte generat pseudo-aleatoriu în produsul video. Densitatea de probabilitate este non degenerată. Cu alte cuvinte, densitatea de probabilitate exprimă probabilitatea de a genera un beacon în fiecare din punctele respective. Unele puncte pot să fie puncte de generare obligatorie. Maparea de granularitate pentru produsul video asigură o mapare a densității de probabilitate la produsul video, adică, maparea de granularitate mapează punctele la produsul video. Setul de puncte poate să fie generat sau pus la dispoziție de către editorul produsului video. De asemenea, densitatea de probabilitate și/sau maparea de granularitate pot să fie furnizatte de către editorul produsului video. în plus, la un bloc de proces 404, procesul 400 ^'2 0 1 1 - 0 0 9 5 6 - 2 7 -09- 2011 trimite, de la serverul analitic la un server pentru conținut video, acea cel puțin una dintre densitatea de probabilitate și maparea de granularitate astfel încât serverul pentru conținut video trimite produsul video, densitatea de probabilitate și maparea de granularitate fiecărui client din mulțimea de clienți, serverul pentru conținut video stocând produsul video. La blocul de proces 406, procesul 400 primește de asemenea, la serverul analitic, de la fiecare client din mulțimea de clienți, un set de beaconuri generate de fiecare client din mulțimea de clienți în conformitate cu cel puțin una dintre densitatea de probabilitate și maparea de granularitate în timpul redării produsului video pe baza unei durate a redării de la fiecare client din mulțimea de clienți.Figure 4 illustrates a process 400 that can be used to determine the degree of visualization of the video product. At a process block 402, process 400 generates, at an analytical server, at least one probability density for a video product and a granularity mapping for a video product based on the probability density. Probability density is calculated according to a predetermined set of points in the video product and a set of randomly generated points in the video product. Probability density is non-degenerate. In other words, probability density expresses the probability of generating a beacon at each of these points. Some points may be compulsory generating points. The granularity mapping for the video product ensures a probability density mapping to the video product, that is, granularity mapping maps the points to the video product. The set of points can be generated or made available by the publisher of the video product. Likewise, probability density and / or granularity mapping can be provided by the video product publisher. In addition, at a process block 404, process 400 ^ '2 0 1 1 - 0 0 9 5 6 - 2 7 -09- 2011 sends, at least one of the density, from the analytical server to a video content server. of probability and granularity mapping so that the video content server sends the video product, the probability density and the granularity mapping to each client in the client set, the video content server storing the video product. At process block 406, process 400 also receives, at the analytical server, from each client in the client set, a set of beacons generated by each client in the client set according to at least one of the probability density and the mapping of granularity during playback of the video product based on a playback time from each customer in the crowd of customers.
9 [0039] în cadrul unei modalități de realizare, densitatea de probabilitate este modelată folosind o clasă abstractă care definește și implementează cea mai mare parte a funcționalității. Toate strategiile diferite sunt implementate în clase care depășesc un număr minim de metode. Clasa abstractă a densității de probabilitate poate să conțină următoarele câmpuri: o mapare a diviziunilor de granularitate, un șir de densitate de probabilitate normalizat și un număr de beaconuri. Câmpul mapării diviziunilor de granularitate are fiecare intrare corespondentă cu un moment din produsul video care a predeterminat considerațiile, de exemplu, considerații de afacere, gradul de vizualizare stipulat care trebuie măsurat. De asemenea, câmpul matricei de densitate de probabilitate normalizat are fiecare intrare reprezentând probabilitatea relativă ca un beacon să fie generat în momentul corespondent din maparea de diviziuni de granularitate. O intrare negativă poate să indice un beacon obligatoriu. în plus, numărul de câmpuri de beacon indică numărul de beaconuri de generat per vizualizare de produs video. în cadrul unei modalități de realizare, serverul pentru conținutul video serializează acest obiect și îl trimite către client împreună cu conținutul video curent. Apoi, clientul generează puncte de beacon din subsetul de diviziune de granularitate începând cu punctele obligatorii în conformitate cu fiecare mărime relativă a diviziunii. în cadrul unei modalități de realizare, generarea punctelor de beacon este îndeplinită la fiecare client. în cadrul unei modalități de realizare alternativă, generarea punctelor de beacon este îndeplinită la serverul pentru conținut video 302 ilustrat în Figura 3. în încă o altă modalitate de realizare, generarea punctelor de beacon este realizată la serverul analitic 304 ilustrat în Figura 3.9 In one embodiment, the probability density is modeled using an abstract class that defines and implements most of the functionality. All different strategies are implemented in classes that exceed a minimum number of methods. The abstract probability density class may contain the following fields: a mapping of the granularity divisions, a normalized probability density string, and a number of beacons. The field of mapping the granularity divisions has each entry corresponding to a moment in the video product that predetermined the considerations, for example, business considerations, the stipulated visualization degree to be measured. Also, the field of the normalized probability density matrix has each input representing the relative probability that a beacon will be generated at the corresponding time from the mapping of granularity divisions. A negative entry may indicate a mandatory beacon. In addition, the number of beacon fields indicates the number of beacons to be generated per video product view. In one embodiment, the video content server serializes this object and sends it to the client along with the current video content. Then, the client generates beacon points from the subset of the granularity division starting with the obligatory points according to each relative size of the division. In one embodiment, the generation of beacon points is accomplished at each client. In an alternative embodiment, the generation of the beacon points is accomplished on the video content server 302 illustrated in Figure 3. In yet another embodiment, the generation of the beacon points is performed on the analytical server 304 illustrated in Figure 3.
t0T t 0T
Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 6 - 2 7 -09- 2011 [0040] Dat fiind faptul că renunțările se petrec de obicei la începutul unui produs video și la sfârșitul unui produs video, erorile de renunțare la începutul și la sfârșitul unui produs video pot să fie minimizate prin favorizarea începutului și sfârșitului unui produs video. De exemplu, o mai mare frecvență a beaconurilor poate să fie generată aleatoriu și trimisă în timpul acestor secțiuni ale produsului video față de alte secțiuni ale produsului video. Alte secțiuni sau secțiuni alternative, de exemplu, reclame, pot să fie utilizate ca puncte la care să se asigure o mai mare frecvență a generării aleatorii a beaconurilor. în cadrul unei modalități de realizare, este menținută o curbă continuă pentru distribuția de probabilitate cu punctele de generare a beaconurilor cu o frecvență mai mare.Ο 1 1 - Ο Ο 9 5 6 - 2 7 -09- 2011 Since the renunciations usually occur at the beginning of a video product and at the end of a video product, the errors of renunciation at the beginning and at the end of a product video can be minimized by favoring the beginning and end of a video product. For example, a higher frequency of beacons may be randomly generated and sent during these sections of the video product compared to other sections of the video product. Other sections or alternative sections, for example, commercials, can be used as points at which a higher frequency of random generation of beacons is ensured. In one embodiment, a continuous curve for the probability distribution with the beacon generation points with a higher frequency is maintained.
[0041] Editorii pot să fie mai interesați în secțiunea raportului privind gradul de vizualizare care are loc în timpul pauzelor comerciale. în consecință, granularitatea subsetului de generare a beaconului poate să fie variată pentru a asigura o densitate crescută în timpul publicității și o densitate micșorată în timpul conținutului video.Publishers may be more interested in the section on the report on the degree of visualization that occurs during commercial breaks. As a consequence, the granularity of the beacon generation subset may be varied to ensure an increased density during advertising and a decreased density during video content.
[0042] în cadrul altei modalități de realizare, densitatea de probabilitate poate să fie actualizată în conformitate cu orientarea utilizatorului. De exemplu, pe baza unei densități de probabilitate inițiale, serverul analitic 304 poate să determine dacă anumite puncte de renunțare au loc mai frecvent decât altele. Serverul analitic 304 poate atunci să ajusteze numărul de beaconuri pe baza beaconurilor care sunt trimise la anumite puncte predeterminate din produsul video, care pot sau nu să se găsească în proximitatea punctelor predeterminate. După primirea informației înapoi de la mulțimea de clienți, serverul analitic 304 poate să regleze fin anumite zone de interes prin actualizarea distribuției de probabilitate astfel încât mai multe sau mai puține beaconuri sunt trimise la acele zone de interes. De exemplu, dacă un interval de zece secunde pare a avea un număr neașteptat de mare de renunțări pentru unii din clienți, serverul analitic 304 poate să ajusteze densitatea de probabilitate astfel încât următoarele sesiuni de vizualizare ale clienților implică trimiterea de mai multe beaconuri de către clienți în timpul acelor intervale de zece secunde astfel încât serverul analitic 304 poate determina cu precizie punctele de renunțare în intervale mai mici și mai precise. Această configurație poate să fie utilizată cu o distribuție inițială de probabilitate care are beaconuri care sunt complet predeterminate, ^2 0 1 1 - 0 0 9 5 6 -2 7 -09- 2011 beaconuri care sunt generate complet pseudo-aleatoriu, sau un set de beaconuri care include beaconuri predeterminate și beaconuri generate pseudo-aleatoriu.In another embodiment, the probability density may be updated in accordance with the user's orientation. For example, based on an initial probability density, the analytical server 304 can determine if certain dropout points occur more frequently than others. The analytical server 304 can then adjust the number of beacons based on beacons that are sent to certain predetermined points in the video product, which may or may not be near predetermined points. After receiving the information back from the client set, the analytical server 304 can fine-tune certain areas of interest by updating the probability distribution so that more or fewer beacons are sent to those areas of interest. For example, if a ten-second interval seems to have an unexpectedly large number of dropouts for some clients, the analytical server 304 may adjust the probability density so that the following customer viewing sessions involve sending multiple beacons to customers. during those intervals of ten seconds so that the analytical server 304 can accurately determine the drop points in smaller and more precise intervals. This configuration can be used with an initial probability distribution that has beacons that are completely predetermined, ^ 2 0 1 1 - 0 0 9 5 6 -2 7 -09- 2011 beacons that are generated completely pseudo-randomly, or a set of beacons that includes predetermined beacons and pseudo-randomly generated beacons.
[0043] Figura 5 ilustrează o densitate de probabilitate ulterioară 300 care este generată pe baza unei derivate a unei înregistrări de sesiune de eșantionare parțială. După ce este determinată o înregistrare stabilă în conformitate cu densitatea de probabilitate inițială 200 ilustrată în Figura 2, poate să fie generată densitatea de probabilitate ulterioară 300 care favorizează eșantionarea secțiunilor produsului video în care înregistrarea parțială pentru sesiunea de eșantionare curentă are o derivată mare în valoare absolută. O secțiune de grafic de înregistrare parțială care variază încet înseamnă că unii utilizatori au renunțat în timpul acelei secțiuni. în astfel de secțiuni de grafic de înregistrare parțială care variază încet, pot să fie trimise puține beaconuri. Acele beaconuri pot să aibă între ele intervale mari pentru că numărul mic de utilizatori care renunță va menține eroarea totală coborâtă. Invers, o mare frecvcență de beaconuri este trimisă pentru secțiuni de grafic care variază rapid în scopul minimizării erorii.Figure 5 illustrates a subsequent probability density 300 that is generated based on a derivative of a partial sampling session record. After a stable recording is determined according to the initial probability density 200 illustrated in Figure 2, the subsequent probability density 300 can be generated which favors the sampling of the sections of the video product in which the partial recording for the current sampling session has a high value derivative. absolute. A slow-moving partial recording chart section means that some users dropped out during that section. In such slow-moving partial recording chart sections, few beacons may be sent. Those beacons may have large intervals between them because the small number of dropout users will keep the total error down. Conversely, a high frequency of beacons is sent for graph sections that vary rapidly in order to minimize error.
[0044] Renunțarea exactă la vizionarea produsului video are loc între două puncte consecutive de generare a beaconurilor. Fiecare beacon include timpul din produsul video în care el a fost generat și următorul punct așteptat de declanșare de beacon. Atunci când următorul beacon așteptat este, din diverse motive, întârziat, renunțarea poate să fie estimată prin selectarea unui punct pseudo-aleatoriu din subsetul de punct finit prin utilizarea derivatei secțiunii corespondente fie a înregistrării generale sau a înregistrării parțiale ca o densitate de probabilitate. Suma tuturor estimărilor poate să fie considerată ca o aproximare a înregistrării curente, care este obținută prin trimiterea beaconurilor în fiecare punct specificat prin granularitatea inițială.The exact renunciation when watching the video product takes place between two consecutive points for generating beacons. Each beacon includes the time in the video product in which it was generated and the next expected beacon trigger point. When the next expected beacon is, for various reasons, delayed, the renunciation can be estimated by selecting a pseudo-random point from the finite point subset by using the derivative of the corresponding section, either of the general or partial registration as a probability density. The sum of all estimates can be considered as an approximation of the current record, which is obtained by sending the beacons at each point specified by the initial granularity.
[0045] Figura 6 ilustrează o arhitectură 600 pentru generarea raportului privind gradul de vizualizare a unui produs video care utilizează densitățile de probabilitate pentru generarea punctului de beacon. Arhitectura 600 pentru generarea raportului privind gradul de vizualizare a produsului video este similară cu arhitectura 300 pentru generarea raportului privind gradul de vizualizare a produsului video, dar asigură în același timp o densitate de probabilitate actualizată de la serverul analitic 304 pentru serverul de conținut video 302. De asemenea, densitatea de probabilitate ^-- 2 0 1 1-00956-2 7 -09- 2011 nu trebuie să fie non-degenerată. în plus, densitatea de probabilitate nu trebuie să utilizeze puncte aleatorii pentru generarea de beacon.Figure 6 illustrates an architecture 600 for generating the visualization ratio of a video product that uses probability densities to generate the beacon point. The architecture 600 for generating the report on the visualization degree of the video product is similar to the architecture 300 for generating the report on the visualization degree of the video product, but at the same time it ensures an updated probability density from the analytical server 304 for the video content server 302. Also, the probability density ^ - 2 0 1 1-00956-2 7 -09- 2011 should not be non-degenerate. In addition, the probability density should not use random points for beacon generation.
[0046] Atunci când o sesiune de eșantionare este terminată, serverul analitic 304 poate să adauge o înregistrare parțială la o înregistrare generală, să actualizeze densitatea de probabilitate și să actualizeze numărul de beaconuri de generat per vizionare de produs video și/sau să actualizeze numărul de sesiuni de vizualizare produs video per sesiune de eșantionare. Serverul analitic 304 poate apoi să inițializeze o nouă sesiune de eșantionare și să continue procesul pentru noua sesiune de eșantionare într-o buclă.When a sampling session is completed, analytical server 304 may add a partial record to a general record, update the probability density, and update the number of beacons to be generated per video product view and / or update the number. of video product viewing sessions per sample session. The analytical server 304 can then initialize a new sampling session and continue the process for the new sampling session in a loop.
[0047] Fiecare din configurațiile puse aici la dispoziție poate să utilizeze un număr minim de beaconuri și/sau un număr maxim de beaconuri pentru a avea asigurarea că sarcina pe serverul analitic 304 este menținută mică. De asemenea, serverul analitic 304 în oricare din configurațiile puse aici la dispoziție poate să facă calcule din mers pentru a schimba numărul de beaconuri utilizate.Each of the configurations provided herein may use a minimum number of beacons and / or a maximum number of beacons to ensure that the load on the analytical server 304 is kept small. Also, the analytical server 304 in any of the configurations provided here can perform on-the-go calculations to change the number of beacons used.
[0048] Figura 7 ilustrează un proces 700 care poate să fie utilizat pentru a actualiza o cantitate de beaconuri pentru a determina gradul de vizualizare a produsului video. La un bloc de proces 702, procesul 700 generează, la serverul analitic, cel puțin una dintre o densitate de probabilitate inițială pentru un produs video și o mapare de granularitate inițială pentru un produs video pe baza desității de probabilitate inițiale. Densitatea de probabilitate inițială este calculată în conformitate cu un set de puncte din produsul video. Maparea de granularitate inițială pentru produsul video pune la dispoziție o mapare a densității de probabilitate inițiale la video. De asemenea, la blocul de proces 704, procesul 700 inițiază, la serverul analitic, o sesiune de eșantionare inițială. în plus, la blocul de proces 706, procesul 700 trimite, de la serverul analitic la un server pentru conținut video, acea cel puțin una dintre densitatea de probabilitate inițială și maparea de granularitate inițială, astfel încât serverul pentru conținut video trimite produsul video și cel puțin una dintre densitatea de probabilitate inițială și maparea de granularitate inițială fiecăruia dintre acei mai mulți clienți, serverul pentru conținut video stocând produsul video. La un bloc de proces 708, procesul 700 primește de asemenea, la serverul analitic, de la fiecare client din mulțimea de clienți, un set de beaconuri generat de fiecare client din ^“20 1 1 - 0 0 9 5 6 -2 7 -09- 2011 mulțimea de clienți în conformitate cu densitatea de probabilitate inițială și maparea de granularitate inițială în timpul redării produsului video pe baza unei durate a redării pentru fiecare client din mulțimea de clienți. De asemenea, la blocul de proces 710, procesul 700 generează cel puțin una dintre o densitate de probabilitate actualizată și o mapare de granularitate actualizată pe baza densității de probabilitate actualizate astfel încât o cantitate de beaconuri din setul de beaconuri este modificată. în cadrul unei modalități de realizare, serverul analitic sau procesorul performează actualizarea densității de probabilitate.Figure 7 illustrates a process 700 that can be used to update a number of beacons to determine the degree of visualization of the video product. At a process block 702, process 700 generates, at the analytical server, at least one of an initial probability density for a video product and an initial granularity mapping for a video product based on the initial probability density. The initial probability density is calculated according to a set of points in the video product. The initial granularity mapping for the video product provides a mapping of the initial probability density to the video. Also, in process block 704, process 700 initiates, at the analytical server, an initial sampling session. In addition, at process block 706, process 700 sends, from the analytical server to a video content server, that at least one of the initial probability density and the initial granularity mapping, so that the video content server sends the video product and the slightly one of the initial probability density and the initial granularity mapping to each of the many clients, the video content server storing the video product. At a process block 708, process 700 also receives a set of beacons generated by each client from ^ "20 1 1 - 0 0 9 5 6 -2 7 - on the analytical server from each client in the client set. 09- 2011 the set of clients according to the initial probability density and the initial granularity mapping during the video product playback based on a playback time for each client from the set of clients. Also, in process block 710, process 700 generates at least one of the updated probability density and an updated granularity mapping based on the updated probability density such that a number of beacons in the beacon set is modified. In one embodiment, the analytical server or processor performs the probability density update.
[0049] Figura 8 ilustrează un exemplu al unui grafic 800 generat în conformitate cu procesul 700 ilustrat în cadrul Figurii 7. Graficul 802 indică o înregistrare ideală de vizualizare a produsului video, care poate să fie obținută prin trimiterea de beaconuri la fiecare cinci secunde. De asemenea, graficul 804 indică o înregistrare în conformitate cu ultimele beaconuri primite. în plus, graficul 806 indică o înregistrare estimată care estimează înregistrarea ideală.Figure 8 illustrates an example of a graph 800 generated in accordance with the process 700 illustrated in Figure 7. Graph 802 indicates an ideal video recorder view, which can be obtained by sending beacons every five seconds. Also, chart 804 indicates a record according to the last received beacons. In addition, Chart 806 indicates an estimated record that estimates the ideal record.
[0050] Figura 9 ilustrează o configurație de sistem 900 care poate să fie utilizată pentru a genera o densitate de probabilitate pentru fiecare din configurațiile puse la dispoziție aici. în cadrul unei modalități de realizare, un modul 902 de densitate de probabilitate interacționează cu o memorie 904 și un procesor 906. în cadrul unei modalități de realizare, configurația de sistem 906 este potrivită pentru stocarea și/sau executarea codului de program și este implementată utilizând un computer de destinație generală sau orice alt echivalent hardware. Procesorul 906 este cuplat, fie direct, fie indirect, la memoria 904 printr-o magistrală de sistem. Memoria 904 poate să includă memoria locală folosită în timpul executării curente a codului de program, memoria bulk și/sau memoriile cache care asigură stocarea temporară a cel puțin codului de program cu scopul de a reduce numărul de coduri de timpi care trebuie recuperați din memoria bulk în timpul executării.Figure 9 illustrates a system configuration 900 that can be used to generate a probability density for each of the configurations provided herein. In one embodiment, a probability density module 902 interacts with a memory 904 and a processor 906. In one embodiment, the system configuration 906 is suitable for storing and / or executing program code and is implemented using a general purpose computer or any other hardware equivalent. Processor 906 is coupled, either directly or indirectly, to memory 904 via a system bus. The 904 memory may include the local memory used during the current execution of the program code, the bulk memory and / or the caches that provide the temporary storage of at least the program code in order to reduce the number of time codes to be recovered from the bulk memory during execution.
[0051] [0052] Dispozitivele de intrare/ieșire (l/O) 908 pot să fie cuplate direct la configurația de sistem 900 sau prin controlere de intervenție de intrare/ierșire. De asemenea, dispozitivele l/O 908 pot să include o tastatură, un keypad, un mouse, un microfon ^‘2 0 1 1 - 0 0 9 5 6-2 7 -09- 2011 pentru captura comenzilor vocale, un dispozitiv de punctare și alte dispozitve de intrare de utilizator care vor fi recunoscute de specialistul din domeniu. De asemenea, dispozitivele 1/0 908 pot să includă dispozitive de ieșire ca o imprimantă, ecran pentru afișare sau altele asemănătoare. De asemenea, dispozitivele 1/0 908 pot să includă un receptor, un emițător, un difuzor, un afișaj, un senzor pentru captura de imagine, un senzor biometric etc. în plus, dispozitivele l/O 908 pot să mai includă dispozitive de stocare cum ar fi drive de bandă, drive floppy, drive de hard disc, drive de compact disc („CD”) etc. Oricare din modulele descrise aici pot să fie module monolitice singulare sau module cu funcționalitatea distribuită într-o infrastructură de calcul tip cloud care utilizează procesarea paralelă și/sau de linie. Procesele descrise aici pot să fie implementate într-un procesor general, multidestrinații sau de destinație unică. Pentru a îndeplini procesele, un astfel de procesor va executa instrucțiuni, fie la nivelul ansamblu, compilat sau nivelul de mașină. Acele instrucțiuni pot să fie scrise de către un specialist din domeniu urmând descrierea figurilor care corespund cu procesele și pot să fie stocate sau transmise pe un mediu citibil de către calculator. Instrucțiunile pot de asemenea să fie create prin utilizarea codului de sursă sau a oricărei alte unelte cunoscute de proiectare asistată de calculator. Un mediu citibil de către calculator poate să fie oricare mediu capabil de a purta acele instrucțiuni și include un CD-ROM, DVD, disc magnetic sau optic, bandă, memorie cu siliciu (de exemplu, mobilă, fixă, volatilă sau permanentă), date împachetate sau neîmpachetate prin transmisii pe fir sau fără fir local sau la distanță printr-o rețea. Un calculator se consideră că include orice dispozitiv care are un procesor general, multi-destinații sau de unică destinație după cum a fost descris mai sus.Input / output (m / O) devices 908 may be coupled directly to system configuration 900 or through input / output intervention controllers. Also, the I / O 908 devices may include a keyboard, keypad, mouse, microphone ^ '2 0 1 1 - 0 0 9 5 6-2 7 -09- 2011 for capturing voice commands, a pointing device and other user input devices that will be recognized by the skilled person. Also, 1/0 908 devices may include output devices such as a printer, display screen, or the like. Also, 1/0 908 devices may include a receiver, transmitter, speaker, display, image capture sensor, biometric sensor, etc. In addition, the I / O 908 devices may also include storage devices such as tape drive, floppy drive, hard disk drive, compact disc drive ("CD") etc. Any of the modules described here may be single monolithic modules or modules with functionality distributed in a cloud computing infrastructure that uses parallel and / or line processing. The processes described here can be implemented in a general, multi-destination or single-destination processor. To perform the processes, such a processor will execute instructions, either at the whole, compiled or machine level. Those instructions can be written by a specialist in the field following the description of the figures that correspond to the processes and can be stored or transmitted on a computer readable environment. The instructions can also be created by using the source code or any other known computer-aided design tool. A computer readable environment can be any environment capable of carrying those instructions and includes a CD-ROM, DVD, magnetic or optical disc, tape, silicon memory (for example, mobile, fixed, volatile or permanent), data packaged or unpacked by local or remote wired or wireless transmissions over a network. A computer is considered to include any device that has a general, multi-destination or single-destination processor as described above.
[0053] Este de la sine înțeles că procesele și sistemele descrise aici pot să ia forma unor modalități de realizare în întregime hardware, modalități de realizare în întregime software, sau modalități de realizare care să conțină atât elemente de harware cât și de software. în cazul în care pentru implermentarea metodei sau a sistemului este folosit software-ul, acesta poate să includă, fără a se limita la ele, firmware, software rezident, microcod etc. Este de la sine înțeles că procesele și sistemele descrise aici pot de asemenea să fie aplicate în alte tipuri de procese și de sisteme. Specialiștii din domeniu vor înțelege că diverse adaptări și modificări ale modalităților de realizare a proceselor și sistemelor descrise aici pot să fie ^-2011-00956-2 7 -09- 2011 configurate fără îndepărtarea de la scopul și spiritul prezentelor procese, sisteme și produse de program de calculator. Este deci de la sine înțeles că, în domeniul revendicărilor anexate, procesele, sistemele și produsele program de calculator prezente pot să fie utilizate în practică și altfel decât a fost descris în mod specific aici.It is of course understood that the processes and systems described herein may take the form of hardware-complete embodiments, software-complete embodiments, or embodiments containing both hardware and software elements. If the software or method is used to implement the method or system, it may include, but is not limited to, firmware, resident software, microcode, etc. It is understood that the processes and systems described here can also be applied in other types of processes and systems. Those skilled in the art will understand that various adaptations and modifications of the modalities of carrying out the processes and systems described here can be configured without departing from the purpose and spirit of the present processes, systems and products. computer software. It is therefore self-evident that, in the field of the appended claims, the processes, systems and software products present herein may be used in practice and otherwise as specifically described herein.
Claims (21)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ROA201100956A RO128348A2 (en) | 2011-09-27 | 2011-09-27 | Random generation of beacons for intelligent video analysis |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ROA201100956A RO128348A2 (en) | 2011-09-27 | 2011-09-27 | Random generation of beacons for intelligent video analysis |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RO128348A2 true RO128348A2 (en) | 2013-04-30 |
Family
ID=48170292
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ROA201100956A RO128348A2 (en) | 2011-09-27 | 2011-09-27 | Random generation of beacons for intelligent video analysis |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RO (1) | RO128348A2 (en) |
-
2011
- 2011-09-27 RO ROA201100956A patent/RO128348A2/en unknown
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9438941B2 (en) | Using second screen devices to augment media engagement metrics | |
| US20240080355A1 (en) | Techniques for identifying issues related to digital interactions on websites | |
| US10650396B2 (en) | Network demand forecasting | |
| US10863324B2 (en) | Mobile content delivery optimization | |
| US10055756B2 (en) | Determining user engagement | |
| US10970312B2 (en) | Content resonance | |
| US11681933B2 (en) | Consumer intelligence for automatic real time message decisions and selection | |
| US20080256233A1 (en) | System and method for tracking the network viral spread of a digital media content item | |
| CN105917332A (en) | Selecting a content item based on a view profile | |
| US10320944B2 (en) | Predictive cloud-based presimulation | |
| US20240144315A1 (en) | Content item selection and measurement determination | |
| US20180095643A1 (en) | Interactive video generation | |
| US20180089051A1 (en) | Monitoring application operations using user interaction times | |
| US10601803B2 (en) | Tracking user activity for digital content | |
| US10862782B2 (en) | Application identification using network traffic | |
| US10887379B2 (en) | Dynamically determining a content delivery network from which to receive content | |
| US8782175B2 (en) | Beacon updating for video analytics | |
| US20130136424A1 (en) | Adapting digital video recording based upon feedback | |
| US8955004B2 (en) | Random generation of beacons for video analytics | |
| US20190068719A1 (en) | Method and apparatus for processing data | |
| RO128348A2 (en) | Random generation of beacons for intelligent video analysis | |
| US10171601B2 (en) | Availability-based video presentation management | |
| RO128349A2 (en) | Beacon updating for intelligent video analysis | |
| WO2019212748A1 (en) | System and method for managing content presentations | |
| US10965768B2 (en) | Automatic browser inactivity detection method and apparatus |